CASC-2019: данные, аналитика, маркетинговый хардкор

В пермском кампусе Вышки уже в третий раз прошла летняя школа по маркетинговой аналитике Customer Analytics Summer Camp, которую проводит магистерская программа «Smart-маркетинг: данные, аналитика, инсайты». Рассказываем, чем запомнилась школа, и публикуем запись открытой лекции, посвященной профессиональному развитию аналитика.

Партнер и программа

Каждый год CASC проводится в партнерстве с бизнесом – компания предоставляет кейс, данные и для его решения, а затем представители компании в составе жюри выбирают лучшее решение и награждают команды. Партнером школы в этом году стал аптечный агрегатор Megapteka.ru. Компания поставила классическую маркетинговую задачу – обеспечить вторую и последующие покупки через сервис. Для поиска решения студентам был доступен массив данных  о покупках, анализ которого ребята проводили с помощью программных решений на языке R, разработанных в ходе школы под руководством преподавателей. Также в программе CASC были мастер-классы по сегментированию и клиентским метрикам, анализу данных в R, CRM-стратегиям, программам лояльности и другим темам – каждое занятие было нацелено на то, чтобы помочь командам найти наилучшее решение кейса. С командами работали менторы и преподаватели – представители аптечного бизнеса, маркетологи digital-компаний и специалисты по моделированию маркетинговых решений. Одним из мероприятий школы стала открытая лекция специалиста по маркетинговой аналитике и автора Telegram-канала «Интернет-аналитика» Алексея Никушина.

Участники

Отбор на CASC-2019 прошли 30 человек из Перми, Москвы и Уфы – преимущественно студенты 3   – 4 курсов различных образовательных программ: от физики и электротехники до филологии и менеджмента. В ходе школы сформировалось 5 команд, каждая из которых представила оригинальное решение кейса – несмотря на общую задачу, решения сильно отличались. Кто-то демонстрировал умение работать с данными, кто-то креативность, кто-то – экспертизу в отрасли.

О школе от первого лица

Руководитель магистерской программы «Smart-маркетинг: данные, аналитика, инсайты» и школы CASC Ирина Николаевна Шафранская рассказала об особенностях программы этого года.

Шафранская Ирина Николаевна,
Академический руководитель магистерской программы «Smart-маркетинг: данные, аналитика, инсайты»

«В этом году школа отличалась от двух предыдущих, во-первых, тем рынком, который мы изучали, потому что мы работали над кейсом аптечного онлайн-агрегатора. Онлайн-сегмент фармацевтической индустрии сейчас стремительно растет, свои пункты выдачи развивают крупные ритейлеры – всем им требуется присутствие на крупных интернет-площадках. Мегаптека.ру как раз является такой площадкой — это сервис, объединяющий множество аптечных сетей на одном маркетплейсе. Задача маркетплейса – собрать большое количество клиентов и удержать их у себя, для этого мы придумывали мероприятия. На CASC-2019 мы создали для наших ребят очень важный опыт работы с растущим рынком, и предложенные решения, вполне возможно, станут частью алгоритмов Мегаптеки.ру. По крайней мере, по мнению экспертов – а у нас в жюри был директор по исследованиям одной из крупнейших аптечных сетей в России – решения получились востребованные и полезные для бизнеса.

Могу назвать несколько интересных решений, которые были предложены:

1. Ребята увидели в данных устойчивую зависимость частоты покупок лекарств от сердечно-сосудистых заболеваний и смены погоды. Участники школы предложили сервис, который бы анализировал изменения погоды и в предупредительном режиме направлял потребителям уведомления о том, что, скажем, «идет магнитная буря, позаботьтесь о себе».
2. Другая команда предложила использовать персонализированные email-рассылки для тех клиентов, у которых есть регулярные покупки: формирование для них предзаказа, пакета регулярных лекарств, пакетов для особых ситуаций (например, для путешествий). И все это реализовала в модельном виде, оценив экономическую эффективность предложения.
3. Одно из самых интересных и спорных решений заключалось в следующем. У агрегатора есть такая проблема, как невыкуп заказа. Из данных было видно, что чаще всего не выкупались заказы с одним товаром в чеке. Для того чтобы увеличить количество товара, ребята предложили разные механики допродаж, которые бы комплектовали заказ какими-то дополнительными товарами. Например, если человек заказывает препарат, который вводится как инъекция, к нему можно предложить сопутствующие товары: шприцы и салфетки. Организация системы допродаж — логичное решение, оно реализовано во многих сервисах, однако в предложенном решении использование машинного обучения позволяет предложить товар, который данный потребитель купит с наибольшей вероятностью.

Для нас ценно то, что участники доказывают свои гипотезы с помощью данных. Потому что идей может быть множество, но задача школы как раз в том, чтобы из данных увидеть какую-то закономерность. Когда внедряешь идеи, основываясь на данных, результат становится прогнозируемым.

Второй важный аспект школы заключался в том, что мы впервые уделили внимание профессиональной ориентации участников. Профессия аналитика сегодня чрезвычайно популярна, при это разные компании вкладывают в эту деятельность совершенно разный смысл. Соответственно, формируются разные ожидания у студентов и работодателей, разный запрос на навыки, спрос на учебные курса и так далее. Мы сделали лекцию о профессиональном развитии аналитиков открытой и мультиканальной – и собрали около 70 слушателей в аудитории и более 100 онлайн. Надеюсь, эта лекция помогла многим определиться с тем, какую траекторию обучения выбрать. Для меня она стала очередным подтверждением гипотезы о том, что программа «Smart-маркетинг» развивается в верном направлении, уделяя внимание обоснованию маркетинговых решений данными и повышая «математизацию» маркетинга».